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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种无监督的行人重识别方法、系统、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114821139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210401595.6，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种无监督的行人重识别方法、系统、装置及存储介质是由陈弟虎;郑立锋设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督的行人重识别方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督的行人重识别方法、系统、装置及存储介质。无监督的行人重识别方法包括：从ImageNet数据集中获取第一行人数据；根据第一行人图片提取第一行人特征；根据第一图片信息对第一行人特征进行分组生成第一特征组；根据第一特征组初始化第一记忆字典；根据第一记忆字典调整第一行人特征的特征间距，生成第二行人特征；根据第二行人特征初始化第二记忆字典；根据第一记忆字典和第二记忆字典构建联合记忆学习模型；根据联合记忆学习模型和第二行人数据进行网络训练，得到行人重识别网络；采用行人重识别网络对待识别的行人数据进行识别，得到行人识别结果。本发明实现了高精度的、识别准确的无监督的行人重识别。

本发明授权一种无监督的行人重识别方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无监督的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 从ImageNet数据集中获取第一行人数据，所述第一行人数据包括多张第一行人图片和对应的第一图片信息，所述第一图片信息包括对应的所述第一行人图片的拍摄设备信息； 根据所述第一行人图片进行特征提取，生成第一行人特征； 根据所述第一行人特征对应的所述第一行人图片的拍摄设备信息对所述第一行人特征进行分组，生成第一特征组； 根据所述第一特征组初始化第一记忆字典； 根据所述第一记忆字典调整所述第一行人特征的特征间距，生成第二行人特征； 根据所述第二行人特征初始化第二记忆字典； 根据所述第一记忆字典和所述第二记忆字典构建联合记忆学习模型； 根据所述联合记忆学习模型和第二行人数据进行网络训练，得到行人重识别网络，所述第二行人数据为输入的训练集数据； 采用所述行人重识别网络对待识别的行人数据进行识别，得到行人识别结果； 所述根据所述第一特征组初始化第一记忆字典，包括： 对每个所述第一特征组内的所述第一行人特征进行聚类，生成第一特征类，所述第一特征类中包括第三行人特征，所述第三行人特征包括所述第一行人特征和对应的伪标签； 对每个所述第一特征类内的所述第三行人特征取平均，生成第四行人特征，所述第四行人特征为所述第一特征类的特征表示； 根据所述第四行人特征构建所述第一记忆字典； 所述根据所述第一记忆字典调整所述第一行人特征的特征间距，生成第二行人特征，包括： 对所述第一行人特征与所述第四行人特征进行相似度计算，得到第一相似度； 根据所述第一相似度生成相似度分布； 根据所述相似度分布调整所述第一行人特征的特征间距，生成所述第二行人特征； 所述根据所述第二行人特征初始化第二记忆字典，包括： 对所述第二行人特征进行聚类，生成第二特征类，所述第二特征类中包括第五行人特征，所述第五行人特征包括所述第二行人特征和对应的伪标签； 对每个所述第二特征类内的所述第五行人特征取平均，生成第六行人特征，所述第六行人特征为所述第二特征类的特征表示； 根据所述第六行人特征构建所述第二记忆字典。

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